用scikit-learn掌握机器学习(案例译文版).pdf

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通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架:Scikit-Learn和TensorFlow,作者Aurélien Géron会帮助你掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你将会学习到各种技术,从简单的线性回归及发展到深度神经网络。每章的练习有助于你运用所学到的知识,你只需要有一些编程经验就行了。
探索机器学习,尤其是神经网络
使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子
探索各种训练模型,包括:支持向量机、决策树、随机森林以及集成方法
使用TensorFlow库构建和训练神经网络
深入神经网络架构,包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习
学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术
运用实际的代码示例,无需了解过多的机器学习理论或算法细节
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